論文の概要: Joint Supervised and Self-Supervised Learning for 3D Real-World Challenges

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.07392v1
• Date: Wed, 15 Apr 2020 23:34:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-13 03:48:58.608107
• Title: Joint Supervised and Self-Supervised Learning for 3D Real-World Challenges
• Title（参考訳）: 3次元実世界課題のための共同指導と自己指導型学習
• Authors: Antonio Alliegro, Davide Boscaini, Tatiana Tommasi
• Abstract要約: ポイントクラウド処理と3D形状理解は、ディープラーニング技術が大きな可能性を実証する難しいタスクである。 ここでは、データ不足と大きなドメインギャップにより教師付き学習が失敗する合成および実世界の点雲を含むいくつかのシナリオについて考察する。 形状分類や部分分割の主課題を学習しながら3次元パズルを解くマルチタスクモデルにより、自己超越を利用して、標準的な特徴表現を豊かにすることを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.328866317851187
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Point cloud processing and 3D shape understanding are very challenging tasks for which deep learning techniques have demonstrated great potentials. Still further progresses are essential to allow artificial intelligent agents to interact with the real world, where the amount of annotated data may be limited and integrating new sources of knowledge becomes crucial to support autonomous learning. Here we consider several possible scenarios involving synthetic and real-world point clouds where supervised learning fails due to data scarcity and large domain gaps. We propose to enrich standard feature representations by leveraging self-supervision through a multi-task model that can solve a 3D puzzle while learning the main task of shape classification or part segmentation. An extensive analysis investigating few-shot, transfer learning and cross-domain settings shows the effectiveness of our approach with state-of-the-art results for 3D shape classification and part segmentation.
• Abstract（参考訳）: ポイントクラウド処理と3D形状理解は、ディープラーニング技術が大きな可能性を実証する上で非常に難しいタスクです。 それでも、人工知能エージェントが現実世界と対話できるようにするには、さらなる進歩が不可欠であり、注釈付きデータの量が制限され、新しい知識ソースの統合が自律学習をサポートするために不可欠になる。 ここでは、データ不足と大きなドメインギャップにより教師付き学習が失敗する合成および実世界の点雲を含むいくつかのシナリオについて考察する。 形状分類や部分分割のメインタスクを学習しながら,3次元パズルを解くマルチタスクモデルを通じて,自己スーパービジョンを活用し,標準的な特徴表現を充実させる。 本手法が3次元形状分類と部分分割に有効であることを示すために, 少数ショット, 移動学習, クロスドメイン設定の広範な解析を行った。

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